Input State Stability of Gated Graph Neural Networks - Archive ouverte HAL
Journal Articles IEEE Transactions on Control of Network Systems Year : 2024

Input State Stability of Gated Graph Neural Networks

Antonio Marino
Sensor-based and interactive robotics
Claudio Pacchierotti
Sensor-based and interactive robotics
CV
Paolo Robuffo Giordano
Sensor-based and interactive robotics

Abstract

In this paper, we aim to find the conditions for input-state stability (ISS) and incremental input-state stability (δISS) of Gated Graph Neural Networks (GGNNs). We show that this recurrent version of Graph Neural Networks (GNNs) can be expressed as a dynamical distributed system and, as a consequence, can be analysed using model-based techniques to assess its stability and robustness properties. Then, the stability criteria found can be exploited as constraints during the training process to enforce the internal stability of the neural network. Two distributed control examples, flocking and multi-robot motion control, show that using these conditions increases the performance and robustness of the gated GNNs.

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Robotics [cs.RO]
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Submitted on : Wednesday, January 24, 2024-10:57:29 AM

Last modification on : Thursday, June 20, 2024-2:56:16 PM

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hal-04110671 , version 2 (21-08-2023)
hal-04110671 , version 3 (24-01-2024)

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Antonio Marino, Claudio Pacchierotti, Paolo Robuffo Giordano. Input State Stability of Gated Graph Neural Networks. IEEE Transactions on Control of Network Systems, 2024, pp.1-12. ⟨10.1109/TCNS.2024.3372710⟩. ⟨hal-04110671v3⟩

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